MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2902130868 · doi:10.21827/5c066b7d5f8e6

Is stotteren een spraak-motorische timingstoornis? Een alternatieve geïntegreerde benadering volgens het SAMI-model

2018· article· nl· W2902130868 on OpenAlexaff
Robert van de Vorst, Vincent L. Gracco

Bibliographic record

VenueStem- Spraak- en Taalpathologie · 2018
Typearticle
Languagenl
FieldPsychology
TopicStuttering Research and Treatment
Canadian institutionsCentre for Research on Brain Language and MusicMcGill University
Fundersnot available
KeywordsTheologyArtPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Stotteren kent vele theorieën die iets trachten te zeggen over de oorzaak en andere verschijnselen verbonden aan de stoornis. Opvallend is dat in Nederland de logopedische praktijk stotteren doorgaans als een "neuromusculaire timingstoornis" duidt en stelt dat de aanleg voor stotteren gerelateerd is aan een mistiming van spraakbewegingen. Naast stotteren als timingstoornis zijn er echter in de loop van de jaren ook andere theorieën geformuleerd. Aangezien de kern van stotteren meestal wordt gezien als een stoornis of verzwakking van spraak-motorische processen zijn in dit artikel specifiek een aantal spraak-motorische modellen besproken. Spraak-motorische theorieën verklaren echter niet altijd de contextuele variabiliteit die vaak gepaard gaat met stotteren; de Speech And Monitoring Interaction (SAMI; Arenas, 2017) hypothese beschouwt naast spraakproductie ook (een verstoorde) monitoring als een belangrijke, mogelijk causale, component van het stotteren. Tot slot is kort belicht welke implicaties de ontwikkeling in theorievorming over stotteren kan hebben voor de klinische praktijk.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.232
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0030.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.016

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.109
GPT teacher head0.389
Teacher spread0.280 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueStem- Spraak- en TaalpathologieSame topicStuttering Research and TreatmentFrench-language works237,207